刚刚,大模型装上「鹰眼」!首创高刷视频理解,谷歌Gemini 2.5完败
刚刚,大模型装上「鹰眼」!首创高刷视频理解,谷歌Gemini 2.5完败刚刚,面壁智能再放大招——MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型横空出世:8B参数,越级反超72B巨无霸,图片、视频、OCR同级全线SOTA!不仅跑得快、看得清,还能真正落地到车机、机器人等。这一次,它不只是升级,而是刷新了端侧AI的高度。
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刚刚,面壁智能再放大招——MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型横空出世:8B参数,越级反超72B巨无霸,图片、视频、OCR同级全线SOTA!不仅跑得快、看得清,还能真正落地到车机、机器人等。这一次,它不只是升级,而是刷新了端侧AI的高度。
2023年,AI浪潮席卷全球,无数创业者开始了一场寻找“下一代硬件”的竞赛。
在AI客服这个看似红海的赛道里,几乎每个人都遇到过这样的尴尬:明明刚刚告诉AI你的会员账号,转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象,正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节,从需求分析到代码生成,再到自动化测试,几乎无所不能,但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」,一直缺乏系统、权威的评估工具。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路,他们开源发布了POML(Prompt Orchestration Markup Language),它的的解决方案它的核心思想非常直接:为什么我们不能像开发网页一样,用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢?这个编排语言很类似IBM的PDL
人形机器人的运动控制,正成为强化学习(RL)算法应用的下一个热点研究领域。当前,主流方案大多遵循 “仿真到现实”(Sim-to-Real)的范式。研究者们通过域随机化(Domain Randomization)技术,在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型,期望它能凭借强大的泛化能力,直接适应动力学特性未知的真实世界。
数据显示,70%的雇主更愿意招一位会AI的新人,而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起,以及各种让编程变得更简单的工具出现,我们将走到这样一个阶段:每个学生不仅应该学会如何使用AI,还应该学会用AI来创造,比如创造图像、开发应用、编写代码。
在AI时代,AI能力超越人但无法取代人的独特价值:人因宝贵和不可预测需求必须掌控微决策——即个人冒险决定体现风格与价值观,AI辅助下执行计算,微决策提升工作独特性,前景乐观。
如今,Facebook与Instagram已正式上线Reels短视频的音频翻译功能。该功能依托AI技术,可直接将视频中的人物音频翻译成不同语种,不仅支持双人对话翻译,还能实现嘴型对齐,并根据对话双方的原始音色,合成声线高度相似的翻译音轨。
昨晚,神秘且强大的图像生成与编辑模型 nano banana 终于正式显露真身。没有意外,它果然来自谷歌,并且也获得了一个正式但无趣的名字:gemini-2.5-flash-image-preview。